期刊文章详细信息
基于SVM的湿地鸟类物种识别方法
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]福建农林大学东方学院计算机系,福建福州350017 [2]福州大学数学与计算机科学学院,福建福州350002
年 份：2012
卷 号：11
期 号：12
起止页码：165-167
语 种：中文
收录情况：普通刊
摘 要：随着图像识别技术与物联网技术的迅速发展,对于动植物进行联网物种识别成为一个备受关注的研究热点。将闽江口湿地水鸟在线监测保护作为研究对象,把图像分析处理技术引入到鸟类物种在线识别的研究中,通过分析,利用鸟类彩色图像的颜色、形状和纹理等特征,提出了一个基于SVM决策树的分类方法。该方法的分类能力、泛化性能和分类正确率都较过去方法有所提高。经过多次试验,验证了这个方法可解决多类多分问题,并实现了对闽江口多种鸟类的有效分类识别。
关 键 词：SVM 特征提取 鸟类物种识别
分 类 号：TP317.4]
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